《人工智能》教学大纲
课程代码 | 045101492 |
课程名称 | 人工智能 |
英文名称 | Artificial Intelligence |
课程类别 | 专业基础课 |
课程性质 | 必修 |
学时 | 总学时:40 实验学时:0 实习学时:0 其他学时:0 |
学分 | 2.5 |
开课学期 | 第四学期 |
开课单位 | 计算机科学与工程学院 |
适用专业 | 计算机科学与技术全英创新班、全英联合班 |
授课语言 | 英文授课 |
先修课程 | 算法设计、离散数学 |
课程对毕业要求的支撑 | 1.2能够应用计算机工程基础和专业知识解释模型的数理含义,对模型进行正确的推理,对专业工程问题进行专业分析; 2.2 能够基于数学、自然科学和工程科学的基本原理和数学模型,并借助文献研究分析复杂工程问题的特性; 2.3 能认识到解决复杂工程问题有多种方案可选择,能通过文献寻求可能的解决方案; 3.2能够运用多种知识提出解决计算机复杂工程问题的多种方案,对多种设计方案进行比较,提出的方案体现创新意识; 4.2能够针对计算机工程相关的各种控制规律、环节和系统,设计和实施实验方案; 5.2 能够选择与使用恰当的编程语言、数据资源、算法、软件工程等工具对计算机相关复杂工程问题进行分析、计算,设计和开发计算机系统。 |
课程目标 | 完成课程后,学生将具备以下能力: 本课程将探索计算机如何解决问题、从历史数据信息和玩游戏。当完成本课程,我们希望同学们能掌握人工智能的基础知识 并为他们进一步学习人工智能深入的知识和研究做准备。 |
课程简介 | 人工智能专注于智能计算机系统的发展,是计算机科学中最古老的学科之一。本课程将探索计算机如何解决问题、从历史数据信息和玩游戏。 |
教学内容与学时分配 |
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实验教学(包括上机学时、实验学时、实践学时) | 无 |
教学方法 | 课堂教学、课外作业等为主。 |
考核方式 | 本课程注重过程考核,成绩比例为: 平时考评、测试:40% 期末考试(闭卷):60% |
教材及参考书 | 现用教材:Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson, 2009 |
制定人及制定时间 | 吴永贤, 2019年10月17日 |
“Artificial Intelligence” Syllabus
Course Code | 045101492 |
Course Title | Artificial Intelligence |
Course Category | Specialty Basic Courses |
Course Nature | Compulsory Course |
Class Hours | 40 teaching sessions, including 0 lab sessions |
Credits | 2.5 |
Semester | The fourth semester |
Institute | School of Computer Science and Engineering |
Program Oriented | Computer Science and Technology Creative Full English Creative Class and Full English United Class |
Teaching Language | English |
Prerequisites | Discrete Mathematics, Algorithm Design and Analysis |
Student Outcomes (Special Training Ability) | 1.2能够应用计算机工程基础和专业知识解释模型的数理含义,对模型进行正确的推理,对专业工程问题进行专业分析; 2.2 能够基于数学、自然科学和工程科学的基本原理和数学模型,并借助文献研究分析复杂工程问题的特性; 2.3 能认识到解决复杂工程问题有多种方案可选择,能通过文献寻求可能的解决方案; 3.2能够运用多种知识提出解决计算机复杂工程问题的多种方案,对多种设计方案进行比较,提出的方案体现创新意识; 4.2能够针对计算机工程相关的各种控制规律、环节和系统,设计和实施实验方案; 5.2 能够选择与使用恰当的编程语言、数据资源、算法、软件工程等工具对计算机相关复杂工程问题进行分析、计算,设计和开发计算机系统。 |
Course Objectives | The objective of this course is to equip students with basic knowledge about AI. Students will learn how to solve a problem by searching solutions in a search space, problem solving under constraints and planning with multiple tasks. We will also provide introduction to decision trees and genetic algorithms. We hope this AI course could stimulate students' passion of learning and research in AI fields. |
Course Description | Artificial intelligence (AI) is one of the fundamental topics in computer science. In the early days of computer science development, people had put a great expectation on computer to act and think like human. By this expectation, AI has been one of hottest research areas in computer science and has a great influence to our daily life. Students will explore what is AI and how AI works to help us in problem solving. |
Teaching Content and Class Hours Distribution |
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Experimental Teaching | No experiment |
Teaching Method | Traditional teaching and homeworks |
Examination Method | Quiz and tests: 40% Final exam: 60% |
Teaching Materials and Reference Books | Textbook: Stuart Russell, Peter Norvig, Artificial Intelligence: A Modern Approach, Pearson, 2009Reference |
Prepared by Whom and When | Wing Yin NG, 17 October 2019. |